データベースエンジニアが語る、データベースあるある10選

2025年4月4日

こんばんは！IT業界で働くアライグマです！

データベースエンジニアとして働いていると、日々さまざまな課題や問題に直面します。システムのパフォーマンス調整から、予期しないエラー、そして理解不能なSQLまで、データベースに関わる仕事には独特の「あるある」が満載です。

本記事では、データベースエンジニアなら誰もが一度は経験するであろう「データベースあるある」を10個紹介します。あなたの経験と照らし合わせながら、共感できるポイントがあるかどうか、ぜひ楽しんで読んでみてください。

Contents

データベースあるある10選

データベースのパフォーマンスが急に悪化し、調査を始めると原因は統計情報が古くなっていたせいだったというケースはよくあります。特に、大量のデータ更新後に統計情報を手動で更新し忘れると、クエリの最適化がうまく機能せず、パフォーマンスが一気に悪化します。

多くのプロジェクトで「SELECT * は禁止！」とルール化されているのに、開発時やデバッグ時につい SELECT * FROM テーブル名 としてしまうこと、ありますよね。「ちょっとデータを確認したいだけ」→ そのまま本番コードに…という悪夢も。

「インデックスを追加すれば速くなる！」と思ってやたらとインデックスを増やしてしまい、INSERT・UPDATEが遅くなるという本末転倒な事態に。しかも、どのインデックスが有効なのか分からなくなり、最終的に整理する羽目になります。

PostgreSQLなどのMVCC（多版同時実行制御）を採用しているデータベースでは、DELETEを実行してもすぐにはディスク領域が解放されず、VACUUMしないとデータベースのサイズがどんどん膨らむという問題があります。しかも、VACUUMが重すぎて実行タイミングに頭を悩ませることも…。

「絶対にやってはいけない」と言われ続けているのに、なぜか定期的に発生するのが本番環境での WHERE なし DELETE や DROP TABLE。慌ててリカバリしようとしても、バックアップが取られていなかったり、復元に時間がかかったりと大惨事に…。

「一体誰がこんなSQLを書いたんだ…？」と思うほど、複雑にネストされたサブクエリや結合しまくったSQLを目の当たりにすると、解析するだけで一日が終わることも。時には、元の設計を見直すべきなのか悩むこともあります。

データベース設計の基本として「正規化」は重要ですが、過度に正規化しすぎると、データ取得時に複雑なJOINが必要になり、クエリが非常に重くなるというジレンマがあります。結局、部分的に非正規化してパフォーマンスを改善する羽目に。

「データがない！バグかもしれない！」と言われて調査してみると、単に WHERE 条件が厳しすぎたり、意図しない条件を設定していたりするだけだったということがよくあります。特に、日付やNULLの扱いでハマることが多いですね。

バックアップの重要性は誰もが知っているはずなのに、実際にバックアップが重要だと身をもって理解するのは、データ消失事故が発生した後だったりします。しかも、いざリストアしようとしたら「バックアップの取り方が間違っていた」という二重の悲劇も…。

遅いクエリをチューニングして、たった1行の変更でクエリの実行時間が10倍以上速くなると、エンジニアとしての喜びを感じます。特に、インデックスの適用やクエリの書き方を少し変えただけで爆速になると、まるで魔法をかけたような気分になります。

データベースエンジニアの仕事には、日常的に起こる「あるある」が数多く存在します。

どれも、データベースエンジニアなら共感できるものばかりではないでしょうか。データベースの世界は奥深く、トラブルも多いですが、その分、解決したときの達成感もひとしおです。あなたも、日々の「あるある」を楽しみながら、データベースと向き合っていきましょう！